从 2D 到 3D 的转换具有以下技术特点和应用前景：
技术特点：**从2D到3D飞跃：**从单张图像生成完整3D场景，具有几何准确性和物理一致性。**实时浏览器渲染：**用户可自由探索3D世界，支持专业摄影效果和交互功能。**深度感知：**精确呈现场景中物体与摄像机的距离关系。应用前景：已成功将名画《夜游者》转化为3D可探索环境，适用于角色布置、摄像机运动等场景。影响：为数字创作带来革命性工具，与Stable Diffusion、Sora等技术形成递进式创新。?[https://x.com/dotey/status/1863737641646297407](https://x.com/dotey/status/1863737641646297407)4⃣️☕"以前写代码vs现在写代码"趣味对比**DALL-E提示词创意：**生成卡哇伊风格的对比图片（左右两栏），展示“以前写代码倒咖啡等程序编译vs现在写代码等AI生成”。有趣的对比反映AI辅助开发对编程体验的改变！?https://x.com/xicilion/status/1863611873570296175?[https://x.com/dotey/status/1863728681257971929](https://x.com/dotey/status/1863728681257971929)
作者：John AIGC炼丹师https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5e3615be0000000001009e94欢迎大家分享自己的探索~[heading2]头像框探索[content]通过2d转3d或者通过一句话改变材质的能力已经达到预期。[heading2][heading2]IP换装换场景[content]Ip会产生一定程度的比例形变，但是多抽几次会有改善。|示例|过程|效果||-|-|-||1|<br>|<br><br>||2|<br>|<br><br><br><br><br>|||<br>|<br>|||<br><br><br><br><br><br><br><br>|<br><br>|[heading2]电商场景探索[content]整体的大感觉都不错，接近真实场景，对视觉图像的识别很准确，但是产品会产生一定的细节变化，需要后期调整，但是AI最大的难题，手竟然不崩！|示例|指令|过程||-|-|-||1|把图1的背景替换成图2中的背景，图1中的模特衣服替换成图3中的模特衣服|||2|帮我把图1中的产品替换成图2中的产品，图1中的模特脸换成图4中的模特脸，图1中的模特衣服换成图3中的模特衣服|<br>||3|图1的脸上泡沫变到图2脸上|||4|让图3的汽车在夜晚有极光的雪山下飞驰|||5|帮我把图1的瓶子换成图2的，光影也处理一下||
技术分享3D模型、图像和视频可能会融合成一个统一的模态。举例来说，从一个截面观察杯子的移动，这可能是内容上的一个维度变化，从而形成一个空间维度的变化。视频编辑本质上是连续多帧的编辑，而这种编辑过程与3D模型的空间变化相似，因此我们可以推测这三种模态的未来可能是融合的，既能够生成视频，也可以生成3D。编者按：我们可以简单地理解：视频=二维图片+时间维度；3D=二维图片+深度维度在视频理解与生成以及三维模型生成这些领域，研究人员经常按照这个思路，将二维图像转换或提升到三维。目前，3D生成的主流两种技术路线是原生3D和2D升维，原生3D指的是使用3D数据集进行训练，从训练到推理都基于3D数据;2D升维指的是从二维图像出发，通过创建深度图、立体生成和未覆盖区域的重建等步骤，将二维图像转换为具有深度感的三维表现。插播一条预告：质朴发言Z研究分支的下期主题正是3D模态模型。3D模型的一个重要特性是视角不变性，这意味着无论从哪个角度观察一个三维对象，其基本结构和特征都保持不变。3D模型具有的强大先验性，即从不同角度看到的状态之间存在因果关系和一致性，使得物体的变化一致，而不像是视频更像是一种概率的推测。